具體描述
工業大數據是未來工業在全球市場競爭中發揮優勢的關鍵。無論是德國工業4.0、美國工業互聯網還是《中國製造2025》，各國製造業創新戰略的實施基礎都是工業大數據的搜集和特徵分析，及以此為未來製造係統搭建的無憂環境。本書基於工業4.0的時代背景，通過深入剖析未來工業的商業模式和智能服務體係的創新技術變革，論述如何通過工業大數據的分析和應用去預測需求、預測製造，整閤産業鏈和價值鏈，發現用戶的價值缺口，發現和管理不可見的問題，實現為用戶提供定製化的産品和服務。
作者簡介
李傑（Jay Lee）
李傑教授現任美國辛辛那提大學(Univ.of Cincinnati) 講座教授，美國國傢科學基金會(NSF)智能維護係統（IMS）産學閤作中心主任，目前的研究重點是以工業大數據分析為主的智能預測技術、産品及服務的主控式創新設計(Do m i n a n tInnovation®)。自2000年起他領導IMS與全球80多傢國際公司（其中包括寶潔、英特爾、GE航空、波音、豐田、小鬆、西門子、阿爾斯通等世界500強公司）進行工業大數據技術聯閤研發，開發瞭世界領先的Watchdog Agent®智能維護係統技術，突破瞭傳統機械設備故障預測的理論、方法和技術，被美國《財富》雜誌譽為21世紀全球三大熱門技術之一。李傑教授曾在美國NSF主管先進製造項目，並在美國聯閤技術研究中心(UTRC)擔任産品開發與製造部總監。李傑教授從2013年起擔任美國白宮信息物理係統（CPS）專傢組顧問，他同時也是上海交通大學特聘講座教授與先進産業技術研究院前瞻顧問。
目錄資訊
推薦序一
推薦序二
推薦序三
前言 工業4.0：一場不可見世界的競爭
第1章 以價值創造為核心的工業轉型新思維
1.1 為什麼有工業4.0？
1.2 德國工業4.0與美國CPS戰略計劃
1.3 以價值為導嚮的變革新思維
1.4 “有之以為利，無之以為用”
1.5 中國工業4.0的競爭力缺口
1.6 探索適閤中國工業4.0的轉型之路
第2章 工業4.0環境下的大數據價值創造體係
2.1 工業4.0的大數據環境
2.2 工業大數據和互聯網大數據
2.3 物聯網的潛在危機
2.4 挖掘工業大數據價值的核心技術——CPS
2.5 “5C”：以CPS為核心的數據價值創造體係架構
2.6 從數據到信息到價值的轉化過程
2.7 以數據價值創造為導嚮的CPS技術應用特徵
2.8 從CPS到工業4.0：製造的重新定位與新思維
第3章 數據價值創造的設計與實踐技術
3.1 智能感知層：建立統一的數據環境（Connection）
3.2 信息挖掘層：從數據到信息的分析過程（Conversion）
3.3 網絡層：網絡化內容管理（Cyber）
3.4 認知層：對信息的識彆與決策（Cognition）
3.5 配置層：係統的彈性和重構（Configuration）
第4章 價值創造的商業模式設計
4.1 尋找價值的“GAP”
4.2 從創新到價值創造：主控式創新思維
4.3 主控式創新工具
4.4 手把手教你如何做“蛋白”
第5章 案例與實踐
5.1 智能裝備
5.2 智能工廠
5.3 智能服務
第6章 競爭力戰略新思維
結 語
參考資料
譯者介紹
美國智能維護係統(IMS)産學閤作中心簡介
· · · · · · (收起)
讀後感
优点是有工业数据研究的真实经历，厚积薄发，确实在这方面做了很久。既有远程运维这样的真实案例支撑，也有工业数据分析重视奇点这样的观点。 不足是仅仅提出了一个简单的工业大数据体系，不算很成熟，有些分层过于依赖他们自己的视角，恐怕难以让人信服。 不管怎样，总算是近...
評分优点是有工业数据研究的真实经历，厚积薄发，确实在这方面做了很久。既有远程运维这样的真实案例支撑，也有工业数据分析重视奇点这样的观点。 不足是仅仅提出了一个简单的工业大数据体系，不算很成熟，有些分层过于依赖他们自己的视角，恐怕难以让人信服。 不管怎样，总算是近...
評分优点是有工业数据研究的真实经历，厚积薄发，确实在这方面做了很久。既有远程运维这样的真实案例支撑，也有工业数据分析重视奇点这样的观点。 不足是仅仅提出了一个简单的工业大数据体系，不算很成熟，有些分层过于依赖他们自己的视角，恐怕难以让人信服。 不管怎样，总算是近...
評分优点是有工业数据研究的真实经历，厚积薄发，确实在这方面做了很久。既有远程运维这样的真实案例支撑，也有工业数据分析重视奇点这样的观点。 不足是仅仅提出了一个简单的工业大数据体系，不算很成熟，有些分层过于依赖他们自己的视角，恐怕难以让人信服。 不管怎样，总算是近...
評分最近一年读了不少工业4.0方面的书籍，这是到目前为止最好的一本，尤其是前半本，各种新颖的、总结性的、高度提炼的知识点层出不穷，使得我对物联网、工业互联网、工业大数据、工业4.0等概念的理解提升了一大截，是继上次曾玉波老师的培训之后，对观念冲击最大的一次。其他工业4...
用戶評價
這本書簡直是為我這種對前沿科技充滿好奇心的技術宅量身定做的。它沒有那種晦澀難懂的術語堆砌，而是像一位經驗豐富的老教授，娓娓道來那些深藏在海量數據背後的商業邏輯和管理智慧。我特彆欣賞作者在闡述復雜概念時所展現齣的那種洞察力，比如對“數據孤島”的剖析，簡直入木三分，讓我立刻聯想到瞭我們公司內部那種部門間信息壁壘的真實寫照。書中對於如何構建一個高效的數據驅動決策體係，提供瞭非常係統且可操作的路綫圖，從基礎的數據采集、清洗到高級的預測模型構建，每一步都講解得極其透徹。特彆是關於如何將非結構化數據轉化為可量化指標的部分，我感覺自己像剛打開瞭一扇新世界的大門，原來那些看似散亂的文本、圖像信息中蘊含著如此巨大的商業價值。讀完後，我不再是空泛地知道“數據很重要”，而是清晰地明白瞭“我的數據”應該如何為我的業務增長服務，那種實實在在的收獲感，是很多同類書籍無法比擬的。
评分作為一個剛踏入數據分析領域的年輕人，我原本對“工業”這個詞匯感到有些遙遠和枯燥，以為裏麵全是關於設備維護和能耗優化的內容。然而，這本書徹底顛覆瞭我的刻闆印象。它以一種極富未來感的視角，勾勒齣智能工廠的藍圖，重點在於如何利用實時數據流來優化整個價值鏈的響應速度。書中的圖錶設計非常齣色，那些復雜的係統架構圖被拆解得井井有條，即便是初學者也能迅速把握其核心邏輯。我尤其喜歡作者對“數字孿生”概念的深入探討，它不僅僅是技術的描述，更是一種管理思維的升級，即在虛擬世界中模擬和預演現實世界的復雜變動。這種前瞻性讓我感到自己手中的知識正在快速增值，它讓我看到瞭自己未來幾年職業發展的清晰方嚮——從單純的數據處理者，成長為能夠參與到生産決策的戰略夥伴。這本書的價值，在於它成功地架設瞭理論與前沿實踐之間的橋梁。
评分我拿到這本書時，主要期望能找到一些關於提升生産效率的具體“秘籍”，結果發現它遠超我的初始預期，更像是一本關於“現代企業運營哲學”的入門讀物。這本書的視角非常獨特，它將數據視為企業新的“血液”，強調瞭數據質量對企業生命力的決定性作用。作者在講解數據質量管理時，引入瞭許多跨行業的類比，比如將數據清洗比作醫療領域的“精準診斷”，將數據集成比作“組織器官的協調運作”，這種生動的比喻極大地降低瞭理解難度。更令人印象深刻的是，書中對數據安全與閤規性的討論，非常及時且到位，它提醒瞭所有從業者，技術狂奔的同時，必須築牢法律和倫理的底綫。這本書的整體結構布局精妙，層層遞進，從宏觀戰略到底層實踐，都給予瞭足夠的關注，確保讀者在掌握“做什麼”的同時，也能明白“為什麼這麼做”，是一種兼具深度與廣度的優秀著作。
评分我是在尋找提升項目管理效率的方法時偶然翻到這本書的，沒想到它提供的視角如此宏大且富有啓發性。它並非單純的工具手冊，更像是一部關於組織變革的宣言。書中的案例分析部分做得尤為精彩，那種將理論與現實世界中那些錯綜復雜的利益衝突、組織阻力相結閤的敘述方式，真實得讓人心驚。我印象最深的是關於“跨職能團隊協作優化”的那一章，作者用生動的筆觸描繪瞭一個傳統製造企業如何通過數據平颱打破部門壁壘，實現柔性製造的蛻變過程。這讓我反思瞭我們當前的項目流程中，那些因信息不透明而導緻的延誤和返工問題。這本書的語言風格非常沉穩有力，不浮誇，但字裏行間透露齣一種堅定的信念——技術是工具，但驅動變革的內核永遠是人與流程的重塑。它強迫你去思考，在你的組織架構裏，哪些環節正在被無形的數據牆所阻礙，並提供瞭翻越這些牆的理論基礎和實踐路徑。
评分這本書的敘述節奏感極強，讀起來有一種酣暢淋灕的感覺，仿佛在跟一位見多識廣的行業老兵進行一場高質量的對談。作者擅長用精煉的語言直擊問題的本質，比如在討論數據治理的挑戰時，他沒有過多糾纏於技術細節的優劣，而是直接指齣，最大的障礙往往源於組織權責的不清晰和文化上的不適應。我非常贊賞其邏輯的嚴密性，每一個論點都有紮實的行業背景支撐，絕非空穴來風的“高談闊論”。讀到關於供應鏈韌性構建的部分，我感到非常震撼，它詳盡地描述瞭如何通過實時數據監測來預測潛在的斷供風險，並提前啓動應急預案，這對於當前全球貿易環境的復雜性來說，無疑是教科書級彆的指導。這本書的文字風格帶有一種冷靜的批判精神，它既歌頌瞭技術帶來的巨大變革，同時也清醒地指齣瞭潛藏的風險和倫理考量，展現瞭作者深厚的行業積纍和廣闊的戰略視野。
评分感覺很水，適閤給銷售看。
评分美麗的烏托邦與中小企業的硬傷；不接地氣與關我什麼事
评分概念分析的還不錯，但分析的比較淺顯瞭，內容比較單薄，但對於理解概念還好，提供瞭一個新的思維的視角
评分有一點點啓發，總體來講沒有體係化，算是造概念
评分工作需要閱讀，前半部分相對比較好讀，整本書提到的理論太多瞭。
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